pandas之分组统计列联表pd.crosstab()问题

 更新时间:2023年09月13日 09:31:05   作者:一只上班爱摸鱼的小菜鸡  
这篇文章主要介绍了pandas之分组统计列联表pd.crosstab()问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

pandas分组的统计方式

index减肥方式血压含量
0药物
1饮食
2锻炼正常
3抽脂
4药物
5抽脂
...
498药物
499饮食

我们需要统计多个字段的次数

如下表数据:

减肥方式

\血压含量

药物饮食锻炼抽脂总和
50383830156
正常46404045171
37443755173
总和133122115130500

通常多个组的统计可以采用

DataFrame.groupby(by=['减肥方式','血压含量'])['减肥方式'].count().reset_index(name='次数')

                                                                              

这里我们能看到我们采用分组统计之后,能详细看到表格的统计,但是却不利于开发的统计

附下,采用分组统计的方式

def list_set(list_1):
    list_2 = list(set(list_1))
    list_2.sort(key=list_1.index)
    return list_2
def func(df,df_title_X,df_title_Y):
    df_data = df.groupby(by=[df_title_X,df_title_Y])[df_title_X].count().reset_index(name='次数')
    data_dict = {}
    for i in df_data[df_data.columns[0]]:
        data_dict[i] = {}
        for a in df_data[df_data.columns[1]]:
            data_dict[i][a] = {}
    for i in range(df_data.shape[0]):
        data_dict[df_data[df_data.columns[0]].loc[i]][df_data[df_data.columns[1]].loc[i]] = df_data[df_data.columns[2]].loc[i]
    l = [list(i.values()) for i in data_dict.values()]
    return pd.DataFrame(np.array(l).T,columns=list_set(df_data[df_title_X].to_list()),
                      index=list_set(df_data[df_title_X].to_list()))
print(func(df,'减肥方式','血压含量'))

结果如下:

                                                              

在查阅pandas的官方文档之后,我们了解到了这种叫做列联表,pandas.crosstab()的函数

import pandas as pd
pd.crosstab()
print(pd.crosstab(df['血压含量'],df['减肥方式'],margins=True,margins_name='总和'))
print(pd.crosstab(df['血压含量'],df['减肥方式'],margins=True,margins_name='总和').to_dict())

 

 

 

后续还有透视表pandas.pivot_table(),就自行查看pandas的官方文档。

总结

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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